Python每日一練0006

Batkid 發(fā)布于2019-07-31 11:07 / 1059人閱讀

摘要：問題在某個集合中找到最大或最小的個元素解決方案使用模塊例如此外，這兩個函數(shù)都可以接受作為參數(shù)，例如輸出為討論根據(jù)官方文檔對的介紹可以了解到提供了堆數(shù)據(jù)結構的實現(xiàn)，并且實現(xiàn)方式是小頂堆，也就是說每次的時候取出的是最小的元素首先使用將一個列

問題

在某個集合中找到最大或最小的N個元素

解決方案

使用heapq模塊

heapq.nlargest(n, iterable, key=None)heapq.nsmallest(n, iterable, key=None)

例如：

>>> import heapq
>>> l = [9, -2, 0, 8, 1, 3]
>>> print(heapq.nlargest(2, l))
[9, 8]
>>> print(heapq.nsmallest(2, l))
[-2, 0]

此外，這兩個函數(shù)都可以接受key作為參數(shù)，例如：

import heapq
fruits = [
    {"name": "orange", "price": 5},
    {"name": "apple", "price": 2},
    {"name": "pear", "price": 1.5},
    {"name": "lemon", "price": 3},
]
print(heapq.nlargest(2, fruits, key=lambda x: x["price"]))

輸出為：

[{"name": "orange", "price": 5}, {"name": "lemon", "price": 3}]

討論

根據(jù)Python3官方文檔對heapq的介紹可以了解到

heapq提供了堆數(shù)據(jù)結構的實現(xiàn)，并且實現(xiàn)方式是小頂堆，也就是說每次pop的時候取出的是最小的元素

首先使用heapq.heapify將一個列表初始化為堆

>>> import heapq
>>> l = [-1, 2, 5, 0, 8]
>>> heapq.heapify(l)
>>> print(l)
[-1, 0, 5, 2, 8]

然后就可以調(diào)用heapq.heappush和heapq.heappop對堆進行增加和刪除操作了

>>> heapq.heappush(l, 8)
>>> print(l)
[-1, 0, 5, 2, 8, 8]
>>> print(heapq.heappop(l))
-1

此外，heapq還提供了其他堆的一些操作

heapq.heappushpop(heap, item)先將item存入堆中，然后彈出最小的元素，相當于先調(diào)用了heapq.heappush(item)再調(diào)用heapq.heappop()，但這樣調(diào)用會比分開調(diào)用兩個函數(shù)效率更高

heapq.heapreplace(heap, item)先彈出最小的元素，再存入item

heapq.merge(*iterables, key=None, reverse=False)將多個有序的集合合并成一個有序的集合，并且返回的是迭代器對象

來源

Python Cookbook

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